基于物联网的机床设备智能监控系统技术方案

本发明专利技术提供了基于物联网的机床设备智能监控系统，该系统包括用于通过传感器采集机床设备的状态信息数据的数据采集子系统、用于对数据采集子系统采集的状态信息数据进行异常检测处理的数据异常检测处理子系统、用于存储异常检测处理后的状态信息数据的物联网服务器和用于显示所述状态信息数据的用户终端；所述数据采集子系统分别与传感器和数据异常检测处理子系统连接，数据异常检测处理子系统与所述用户终端分别与所述物联网服务器连接。

【技术实现步骤摘要】
基于物联网的机床设备智能监控系统
本专利技术涉及机床监控
，具体涉及基于物联网的机床设备智能监控系统。
技术介绍
随着工业的发展，使得人们对机床设备的使用需求越来越高。但是相对的机床设备成本也比较高，而随着机床设备的增多，其使用效率、运行状态监控、机床故障预判、机床资源配置等方面都受到了极大的挑战，现有的机床设备监控一般是基于人工记录的采集数据对机床设备进行分析和监控，当多个用户需要了解不同机床设备的状态信息时，其实时性不能满足多方企业的快速发展需求。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提供基于物联网的机床设备智能监控系统。本专利技术的目的采用以下技术方案来实现：提供了基于物联网的机床设备智能监控系统，该系统包括用于通过传感器采集机床设备的状态信息数据的数据采集子系统、用于对数据采集子系统采集的状态信息数据进行异常检测处理的数据异常检测处理子系统、用于存储异常检测处理后的状态信息数据的物联网服务器和用于显示所述状态信息数据的用户终端；所述数据采集子系统分别与传感器和数据异常检测处理子系统连接，数据异常检测处理子系统与所述用户终端分别与所述物联网服务器连接。优选地，所述数据采集子系统包括多个设置于机床设备上的传感器和用于将传感器信号转换为对应的状态信息数据的信号适配器，所述信号适配器与传感器连接。进一步地，所述数据采集子系统还包括用于控制采集频率的控制器，所述控制器与传感器连接。其中，所述用户终端包括LED显示屏、LCD显示屏、智能手机、笔记本、桌上型电脑中的任意一种或任意几种。其中，传感器包括温度传感器、振动传感器、液位传感器、位移传感器、电流传感器、霍尔传感器中的任意一种或任意几种。本专利技术的有益效果为：本专利技术能够方便不同用户终端及时对该状态信息数据的查看，使得用户能够及时了解机床设备的状态信息，从而根据机床设备的状态信息进行合适的选择或处理，提高机床设备的使用率，满足人们实时了解机床设备的状态信息的需求，并可以提前对可能发生故障的机床设备进行预警，以便于工作人员或维修人员进行相应处理，减少因机床故障所造成的损失。附图说明利用附图对本专利技术作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本专利技术的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1是本专利技术一个示例性实施例的机床设备智能监控系统的结构示意框图；图2是本专利技术一个示例性实施例的数据异常检测处理子系统的结构示意框图。附图标记：数据采集子系统2、数据异常检测处理子系统3、物联网服务器4、用户终端5、数据异常检测模块10、数据融合处理模块20。具体实施方式结合以下实施例对本专利技术作进一步描述。参见图1，本专利技术实施例提供了基于物联网的机床设备智能监控系统，该系统包括设于机床设备上的多个传感器、用于通过传感器采集机床设备的状态信息数据的数据采集子系统2、用于对数据采集子系统2采集的状态信息数据进行异常检测处理的数据异常检测处理子系统3、用于存储异常检测处理后的状态信息数据的物联网服务器4和用于显示所述状态信息数据的用户终端5；所述数据采集子系统2分别与传感器和数据异常检测处理子系统3连接，数据异常检测处理子系统3与所述用户终端5分别与所述物联网服务器4连接。在一个实施例中，所述数据采集子系统2包括用于将传感器的信号转换为对应的状态信息数据的信号适配器，所述信号适配器与传感器连接。进一步地，所述数据采集子系统2还包括用于控制采集频率的控制器，所述控制器与传感器连接。其中，所述用户终端5包括LED显示屏、LCD显示屏、智能手机、笔记本、桌上型电脑中的任意一种或任意几种。其中，传感器包括温度传感器、振动传感器、液位传感器、位移传感器、电流传感器、霍尔传感器中的任意一种或任意几种。本专利技术上述实施例设计的机床设备智能监控系统能够方便不同用户终端5及时对该状态信息数据的查看，使得用户能够及时了解机床设备的状态信息，从而根据机床设备的状态信息进行合适的选择或处理，提高机床设备的使用率，满足人们实时了解机床设备的状态信息的需求，并可以提前对可能发生故障的机床设备进行预警，以便于工作人员或维修人员进行相应处理，减少因机床故障所造成的损失。在一个实施中，如图2所示，数据异常检测处理子系统3包括数据提取模块10和数据异常检测及处理模块20，其中数据提取模块10用于采用滑动窗口对各传感器的状态信息数据进行提取；数据异常检测及处理模块20用于对滑动窗口提取的状态信息数据进行异常检测，并对检测出的异常数据进行处理。其中，采用滑动窗口对各传感器的状态信息数据进行提取时，设滑动窗口尺寸为a，滑动窗口当前提取的传感器δ的状态信息数据集合为{xt-a+1,xt-a+2,…,xt}，其中xt为传感器δ在第t时刻采集的状态信息数据，移动滑动窗口，则滑动窗口在下一次提取的传感器δ的状态信息数据集合为{xt+1,xt+2,…,xt+a}。在一个实施例中，数据异常检测及处理模块20对滑动窗口提取的状态信息数据进行异常检测，具体包括：(1)计算滑动窗口当前提取的状态信息数据集合的状态信息数据均值和标准差σ，若所述当前提取的状态信息数据集合中的状态信息数据xi不满足下列公式，则将该状态信息数据xi标识为可能异常数据：(2)计算滑动窗口当前提取的状态信息数据集合中任意相邻两个状态信息数据之间的邻差，该邻差即当前状态信息数据和前一个状态信息数据之间的差值，对计算出的各邻差进行检测，将大于设定阈值的邻差判定为异常邻差；(3)保存第一次检测到的异常邻差Δx0，若下一次检测到的异常邻差|xj-xj-1|与所述异常邻差Δx0的乘积为负数，且xj已被标识为可能异常数据，则将xj判定为异常数据。相关技术中，常采用基于聚类的异常检测或者基于预测模型的异常检测方法对传感器采集的数据进行异常检测，但是这两种方法均对数据中的噪声点和异常点比较敏感，从而影响异常检测算法的检测结果。当状态信息数据发生异常时，相应状态信息数据对应的邻差值均有明显的改变。本实施例基于相邻两个状态信息数据的邻差，创新性地设计了对状态信息数据进行异常检测的机制，该机制相对于基于聚类的异常检测和基于预测模型的异常检测方法，能够避免噪声和异常点的影响，检测过程较为简单，且对状态信息数据进行异常检测的效果好。在一个实施例中，数据异常检测及处理模块20对对检测出的异常数据进行处理，具体包括：(1)设检测出的异常数据的数目为K，根据K值判定异常数据的类型：当K＝1时，判定异常数据为点异常数据；当时，判定异常数据为候选异常数据；对候选异常数据进行连续性分析，若检测为连续性异常数据序列时，将所有候选异常数据标定为真正异常数据；否则标定为点异常数据；当时，判定异常数据为待定异常数据；当与传感器δ同类型的邻居传感器采集的状态信息数据中，在同一滑动窗口提取的状态信息数据也被检测出待定异常数据时，将传感器δ及其同类型的邻居传感器的待定异常数据标定为正常数据；否则标定为真正异常数据；其中，为设定的异常数据个数上限；(2)根据异常数据的类型对异常数据进行相应处理：对点异常数据，利用与该点异常数据相邻的两个状态信息数据的平均值作为修复值，采用修复值对点异常数据进行替换；对所有真正异常数据进行剔除。数据异常的来源通常包括传感器错误、事件发本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于物联网的机床设备智能监控系统，其特征是，包括用于通过传感器采集机床设备的状态信息数据的数据采集子系统、用于对数据采集子系统采集的状态信息数据进行异常检测处理的数据异常检测处理子系统、用于存储异常检测处理后的状态信息数据的物联网服务器和用于显示所述状态信息数据的用户终端；所述数据采集子系统分别与传感器和数据异常检测处理子系统连接，数据异常检测处理子系统与所述用户终端分别与所述物联网服务器连接。

【技术特征摘要】
1.基于物联网的机床设备智能监控系统，其特征是，包括用于通过传感器采集机床设备的状态信息数据的数据采集子系统、用于对数据采集子系统采集的状态信息数据进行异常检测处理的数据异常检测处理子系统、用于存储异常检测处理后的状态信息数据的物联网服务器和用于显示所述状态信息数据的用户终端；所述数据采集子系统分别与传感器和数据异常检测处理子系统连接，数据异常检测处理子系统与所述用户终端分别与所述物联网服务器连接。2.根据权利要求1所述的基于物联网的机床设备智能监控系统，其特征是，所述数据采集子系统包括多个设置于机床设备上的传感器和用于将传感器信号转换为对应的状态信息数据的信号适配器，所述信号适配器与传感器连接。3.根据权利要求2所述的基于物联网的机床设备智能监控系统，其特征是，所述数据采集子系统还包括用于控制采集频率的控制器，所述控制器与传感器连接。4.根据权利要求1所述的基于物联网的机床设备智能监控系统，其特征是，所述用户终端包括LED显示屏、LCD显示屏、智能手机、笔记本、桌上型电脑中的任意一种或任意几种。5.根据权利要求1所述的基于物联网的机床设备智能监控系统，其特征是，传感器包括温度传感器、振动传感器、液位传感器、位移传感器、电流传...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟玲，
申请(专利权)人：深圳源广安智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44